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公开(公告)号：CN101908020A
公开(公告)日：2010-12-08
申请号：CN201010264026.9
申请日：2010-08-27
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于分类挖掘和版本变更的测试用例优先化方法，首先收集不同版本下的测试用例执行结果和模块变更的信息，转化成测试用例执行结果数据矩阵和模块变更数据矩阵；再为每个测试用例建立分类挖掘训练和预测所需训练集；选择贝叶斯分类HNB和AODE两个分类挖掘模型，对每个测试用例采用对应的训练集进行模型训练；根据训练好的模型预测新版本中每个测试用例发现软件缺陷的概率；根据模型预测的综合结果，结合回归测试执行的时间限制，对测试用例进行优先化排序。本发明能够以较少的测试用例数量更快更多发现新版本软件缺陷。
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公开(公告)号：CN102750153A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210219280.6
申请日：2012-06-29
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于程序变更的回归测试用例集构建方法，其步骤为：（1）确定目标软件版本相对于历史版本的程序变更；（2）将历史版本的程序语句划分为变更语句集和非变更语句集，同时设定变更权重；（3）根据历史覆盖信息划分测试用例集；（4）约简划分后的变更覆盖集和一般覆盖集；（5）对变更覆盖集和一般覆盖集中的测试用例排序，同时合并两个集合，构成目标版本的回归测试用例集。本发明可广泛应用于大型软件系统在更新换代过程中的自动化测试和回归测试，充分利用历史测试信息和目标版本的程序变更数据，构建的回归测试用例集具有较强的针对性；能够在有限的测试时间和成本下完成高效率的软件测试。
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公开(公告)号：CN102750153B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201210219280.6
申请日：2012-06-29
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于程序变更的回归测试用例集构建方法，其步骤为：（1）确定目标软件版本相对于历史版本的程序变更；（2）将历史版本的程序语句划分为变更语句集和非变更语句集，同时设定变更权重；（3）根据历史覆盖信息划分测试用例集；（4）约简划分后的变更覆盖集和一般覆盖集；（5）对变更覆盖集和一般覆盖集中的测试用例排序，同时合并两个集合，构成目标版本的回归测试用例集。本发明可广泛应用于大型软件系统在更新换代过程中的自动化测试和回归测试，充分利用历史测试信息和目标版本的程序变更数据，构建的回归测试用例集具有较强的针对性；能够在有限的测试时间和成本下完成高效率的软件测试。
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公开(公告)号：CN101908020B
公开(公告)日：2012-05-09
申请号：CN201010264026.9
申请日：2010-08-27
Applicant: 南京大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于分类挖掘和版本变更的测试用例优先化方法，首先收集不同版本下的测试用例执行结果和模块变更的信息，转化成测试用例执行结果数据矩阵和模块变更数据矩阵；再为每个测试用例建立分类挖掘训练和预测所需训练集；选择贝叶斯分类HNB和AODE两个分类挖掘模型，对每个测试用例采用对应的训练集进行模型训练；根据训练好的模型预测新版本中每个测试用例发现软件缺陷的概率；根据模型预测的综合结果，结合回归测试执行的时间限制，对测试用例进行优先化排序。本发明能够以较少的测试用例数量更快更多发现新版本软件缺陷。
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